Is platelet to lymphocyte ratio predictive of preeclampsia? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the value of the platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) in predicting preeclampsia (PE) in pregnant women.Methods: PubMed, EMBASE and Web of Science databases were searched for observational studies (cohort, case-control or cross-sectional) that reported pre-treatment maternal PLR values in women with and without PE.The analysis was done using a random effects model.Pooled effect sizes were reported as weighted mean difference (WMD) with 95% confidence intervals (CIs).Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the risk of bias.Results: Twenty-five studies with 7755 patients were included in this meta-analysis.PLR was comparable in patients with PE and healthy pregnant women (WMD -2.97; 95% CI: -11.95 to 6.02; N ¼ 16).Patients with mild (WMD -3.00; 95% CI: -17.40 to 11.41; N ¼ 12) and severe PE (WMD -5.77; 95% CI: -25.48 to 13.94; N ¼ 14) had statistically similar PLR, compared to healthy controls.Conclusions: Our findings show similar PLR in PE and healthy pregnancies.PLR, therefore, may not be used to differentiate between PE and normal pregnancy or for assessing the severity of PE.The majority of included studies were case-control, potentially introducing bias, and we identified evidence of publication bias as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».